¿Cómo funciona la conexión entre FTP y BigQuery en Kondado?

Kondado se conecta a tu servidor FTP utilizando las credenciales que proporcionas y monitorea los archivos CSV seleccionados. Cuando detecta cambios o nuevos archivos según tu programación configurada, extrae los datos y los carga en las integraciones correspondientes dentro de tu proyecto de BigQuery, manteniendo la estructura original de columnas y añadiendo metadatos útiles para el análisis.

¿Qué campos y metadatos incluye la integración CSV de FTP en BigQuery?

Además de los datos contenidos en tus archivos, Kondado añade campos como número de fila, número de columna y nombre de archivo base. Estos metadatos permiten rastrear el origen de cada registro y facilitan el análisis de archivos con estructuras variables o columnas dinámicas directamente en BigQuery.

¿Con qué frecuencia se actualizan los datos de FTP en BigQuery?

Puedes configurar la frecuencia de actualización según tus necesidades operativas: cada 5 minutos, 15 minutos, de forma horaria o diaria. Esta flexibilidad permite mantener tus análisis actualizados sin sobrecargar tu servidor FTP con solicitudes constantes.

¿Es posible combinar datos de FTP con otras fuentes en BigQuery?

Sí, una vez que tus archivos CSV residen en BigQuery, puedes unirlos fácilmente con datos de otras fuentes conectadas a Kondado, como plataformas de marketing o sistemas de ventas. Esto permite crear vistas consolidadas que cruzan información de archivos estáticos con datos dinámicos de tus operaciones diarias.

¿Cómo se ven los datos de archivos CSV en BigQuery después de la replicación?

Cada archivo CSV se replica como una integración estructurada donde cada columna del archivo se convierte en un campo accesible mediante consultas SQL. Los tipos de datos se detectan automáticamente para permitir consultas eficientes y análisis complejos sin necesidad de procesamiento manual previo.

¿Puedo analizar en BigQuery archivos CSV con diferentes estructuras de columnas?

Absolutamente, gracias a los campos de metadatos como número de columna y nombre de archivo base, puedes analizar en BigQuery archivos con esquemas irregulares o columnas variables. Esto resulta ideal para consolidar reportes históricos que han cambiado de formato a lo largo del tiempo o provengan de diferentes sistemas fuente.

¿Necesito conocimientos técnicos avanzados para enviar datos de FTP a BigQuery?

No es necesario, Kondado gestiona toda la infraestructura de extracción y carga mediante una interfaz sin código. Solo necesitas las credenciales de acceso a tu servidor FTP y seleccionar qué archivos deseas replicar, la plataforma se encarga del resto del proceso hasta que los datos están disponibles en BigQuery para tus consultas.

¿Qué tipos de análisis puedo realizar en BigQuery con los datos de FTP?

Puedes construir modelos de datos complejos, realizar análisis de series temporales sobre Pedidos históricos, crear segmentaciones de Campañas pasadas o calcular métricas de rendimiento de Envíos acumulados. Los datos estructurados en BigQuery permiten ejecutar consultas avanzadas que alimentan paneles de control personalizados en Looker Studio o Power BI .

Envía datos de FTP para BigQuery

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Envía datos de FTP a BigQuery automáticamente

Para enviar datos de FTP a BigQuery, configura una conexión a tu servidor FTP en Kondado y selecciona los archivos CSV que deseas replicar. La plataforma extrae automáticamente la información de tus archivos y la carga en tu proyecto de Google Cloud con la estructura intacta, preservando todos los campos originales. Puedes programar actualizaciones automáticas con la frecuencia que necesites: cada 5 minutos, 15 minutos, horaria o diaria, sin intervención manual. Una vez en BigQuery, consulta tus datos con SQL estándar y combínalos con otras fuentes para obtener insights completos de tu negocio.

Kondado conecta directamente con tus servidores FTP para replicar archivos CSV a BigQuery de forma automatizada, manteniendo metadatos como número de fila, número de columna y nombre de archivo, permitiéndote analizar datos de archivos con estructuras variables directamente en tu almacén de datos de Google.

Nuestros planes tienen precios a partir de $ 19 por mes, puedes probar Kondado gratis por 14 días sin tarjeta de crédito

Datos disponibles desde FTP

Kondado replica la integración CSV desde tu servidor FTP, capturando campos esenciales como número de fila, número de columna y nombre de archivo base. Esto te permite analizar archivos con estructuras irregulares o columnas variables sin necesidad de normalizarlos previamente.

Utiliza estos datos en BigQuery para crear modelos de Pedidos, seguimiento de Campañas o análisis de Pagos, cruzando información de múltiples archivos CSV que antes permanecían aislados en tu servidor. Construye paneles de control personalizados en Looker Studio o Power BI conectados directamente a BigQuery para visualizar tendencias de Envíos y comportamiento de inventario en minutos.

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Datos disponibles de FTP para BigQuery

integración disponible

campos extraíbles

Integraciones disponibles

Integración	Descripción
CSV	La tabla incluye campos como row_number, column_number y __file_basename, lo que permite el análisis de datos de archivos con columnas variadas.

CSV

La tabla incluye campos como row_number, column_number y __file_basename, lo que permite el análisis de datos de archivos con columnas variadas.

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Cómo enviar datos de FTP a BigQuery

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Conectar FTP en Kondado

Proporciona las credenciales de acceso a tu servidor FTP en la plataforma Kondado para establecer la conexión inicial. Verifica que los permisos de lectura estén activos para los directorios que contienen tus archivos CSV.

Configurar BigQuery como destino

Selecciona BigQuery como destino de tus datos y autoriza el acceso a tu proyecto de Google Cloud. Define el dataset donde Kondado creará las integraciones correspondientes a tus archivos CSV.

Seleccionar datos y programar frecuencia

Elige qué archivos CSV deseas replicar desde tu servidor FTP y establece la frecuencia de actualización preferida. Configura intervalos de 5 minutos, 15 minutos, horarios o diarios para mantener tus análisis en BigQuery actualizados automáticamente.

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